RPA & AI di sektor keuangan: fungsi utama, teknologi, tren dekade mendatang

Yury Rapatsevich, Ahli FinTech & Wakil Direktur Divisi di IBA Group, mengeksplorasi peran transformasional RPA & AI dalam sektor keuangan, menyoroti teknologi utama, tren industri, dan masa depan otomatisasi di perbankan dan keuangan.

Pembayaran instan, kantor bank yang tersedia 24/7, dan tanpa antrean bukan lagi mimpi: lebih dari 30% lembaga keuangan dapat menawarkan pengalaman tersebut kepada klien mereka, yang berkat adopsi Robotics Process Automation (RPA) dan AI dalam industri BFSI. Dalam 12 bulan penerapan solusi RPA, perusahaan melihat ROI sebesar 3x-10x, menurut Deloitte, menetapkan pertumbuhan CAGR yang signifikan sebesar 25%.

Automatisasi terdengar seperti solusi universal, tetapi membawa tantangan. Tugas dengan data besar atau alur kerja yang tidak teratur sering membutuhkan solusi AI yang canggih.

Namun, keberhasilan implementasi memerlukan lebih dari sekadar mengadopsi teknologi - dibutuhkan pendekatan yang terencana. Sangat penting untuk memastikan upaya otomatisasi menghasilkan hasil. Jadi, kita harus mengevaluasi ROI untuk setiap kasus penggunaan, mengembangkan strategi, dan membuat peta jalan.

Deloitte menyarankan sebuah rumus. Jika dilakukan dengan benar, perusahaan dapat mencapai proses otomatisasi end-to-end yang mulus untuk lebih dari 75% operasi melalui platform RPA, Model Proses Bisnis, dan Notasi (BPMN) dengan elemen AI. RPA akan menjadi kunci dalam otomatisasi apa pun. Ini akan memastikan kepatuhan, mengurangi risiko, dan mendorong inovasi.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan newsletter FinTech Weekly

Kepatuhan & manajemen risiko: fasilitasi melalui RPA

Kepatuhan dan manajemen risiko memakan waktu dan membutuhkan ketelitian. Seiring regulasi berkembang dan menjadi lebih kompleks, kemungkinan memproses sejumlah data dan mengusulkan keputusan yang berinformasi sangat penting.

Sebuah survei global terbaru tentang RPA menunjukkan bahwa otomatisasi mengurangi kesalahan tersebut sebesar 90%. Ini juga memotong waktu tugas kepatuhan hingga setengahnya. Studi kasus EY melaporkan peningkatan kepatuhan sebesar 92%. Hal ini disebabkan oleh jejak audit otomatis yang dibuat oleh bot RPA.

Deteksi penipuan, salah satu bidang paling kritis dalam manajemen risiko, juga berubah. Alih-alih mengandalkan proses manual, Accenture mengungkapkan bahwa RPA berbasis AI memungkinkan pemantauan dan pencegahan aktivitas penipuan secara real-time, yang mengarah pada pengurangan biaya operasional hingga 32%.

Bagaimana membangun operasi yang lebih cerdas dengan RPA dan AI?

Selain penghematan biaya, RPA membuktikan nilainya dalam manajemen risiko strategis dan transformasi digital layanan keuangan.

Demikian pula, sistem penilaian kredit berbasis AI telah meningkatkan profitabilitas divisi pemberian pinjaman hingga 34%. Kisah sukses ini menunjukkan potensi besar dari kombinasi RPA dan AI, menciptakan peluang bagi lembaga keuangan untuk membangun operasi yang lebih pintar dan responsif.

Masa depan RPA & AI di sektor keuangan

Melihat ke depan, masa depan RPA terletak pada integrasinya dengan AI dan akhirnya dalam menggantikan proses robotik dengan kecerdasan buatan. Generasi berikutnya dari otomatisasi ini akan fokus pada pemrosesan data tidak terstruktur, analitik prediktif, dan pengambilan keputusan secara real-time.

Kita memasuki era reorganisasi infrastruktur BFSI (Perbankan, Layanan Keuangan, dan Asuransi). Lembaga keuangan akan berinvestasi dalam infrastruktur TI yang kokoh, termasuk data lake dan platform analitik canggih, untuk memanfaatkan potensi mereka secara penuh.

Berdasarkan klien IBA Group, termasuk bank, startup fintech, dan perusahaan asuransi, tren paling menarik yang dapat saya sebutkan adalah AI untuk manajemen risiko, penawaran cerdas, kontrol kepatuhan, onboarding pelanggan, dan deteksi penipuan.

Perusahaan yang memanfaatkan RPA dan AI saat ini meningkatkan efisiensi operasional mereka dan mengamankan posisi sebagai pemimpin pasar di masa depan. Mulailah dengan menganalisis proses yang ada untuk menghilangkan ketidakefisienan.

Beberapa aktivitas tidak cocok untuk otomatisasi, melainkan fokus pada tugas berulang, berbasis aturan, dan memakan waktu. Pengujian menyeluruh, dari pemeriksaan fungsional hingga validasi integrasi, memastikan penerapan yang lancar sambil meminimalkan risiko.

Perjalanan otomatisasi mungkin kompleks, tetapi manfaatnya, penghematan biaya, kepercayaan pelanggan, dan kepemimpinan pasar membuatnya layak setiap usaha. Pertanyaannya bukanlah apakah akan mengadopsi teknologi ini, tetapi seberapa cepat dan efektif Anda dapat melakukannya.